Time Series Analysis for Education: Methods, Applications, and Future Directions

要約

逐次教育データの収集と分析における最近の進歩により、時系列分析は教育研究において極めて重要な位置を占め、データに基づく意思決定を促進する上でのその重要な役割が強調されています。
しかし、これらの進歩を統合する包括的な概要が不足しています。
私たちの知る限り、この論文は、特に教育の文脈における時系列分析技術の包括的なレビューを提供する最初の論文です。
まず、教育データ分析の状況を調査し、教育に関連するさまざまなデータ ソースとタイプを分類します。
次に、予測、分類、クラスタリング、異常検出という 4 つの著名な時系列手法を検討し、教育現場での具体的な応用ポイントを示します。
続いて、さまざまな教育シナリオとアプリケーションを紹介し、これらの手法が多様な教育課題に対処するためにどのように使用されるかに焦点を当て、複雑な教育問題を解決するための複数の時系列手法の実践的な統合を強調します。
最後に、パーソナライズされた学習分析、マルチモーダル データ融合、教育時系列における大規模言語モデル (LLM) の役割など、将来の方向性についての議論で締めくくります。
この論文の貢献には、教育データの詳細な分類法、特定の教育アプリケーションを用いた時系列手法の統合、教育分析における新たな傾向と将来の研究機会に関する前向きな視点が含まれます。
関連する文書やリソースはプロジェクト ページから入手でき、定期的に更新されます。

要約(オリジナル)

Recent advancements in the collection and analysis of sequential educational data have brought time series analysis to a pivotal position in educational research, highlighting its essential role in facilitating data-driven decision-making. However, there is a lack of comprehensive summaries that consolidate these advancements. To the best of our knowledge, this paper is the first to provide a comprehensive review of time series analysis techniques specifically within the educational context. We begin by exploring the landscape of educational data analytics, categorizing various data sources and types relevant to education. We then review four prominent time series methods-forecasting, classification, clustering, and anomaly detection-illustrating their specific application points in educational settings. Subsequently, we present a range of educational scenarios and applications, focusing on how these methods are employed to address diverse educational tasks, which highlights the practical integration of multiple time series methods to solve complex educational problems. Finally, we conclude with a discussion on future directions, including personalized learning analytics, multimodal data fusion, and the role of large language models (LLMs) in educational time series. The contributions of this paper include a detailed taxonomy of educational data, a synthesis of time series techniques with specific educational applications, and a forward-looking perspective on emerging trends and future research opportunities in educational analysis. The related papers and resources are available and regularly updated at the project page.

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